এমএলই বনাম ওএলএস ব্যবহার করে


13

সাধারণ ন্যূনতম স্কোয়ারগুলির পরিবর্তে সর্বাধিক সম্ভাবনার প্রাক্কলনটি কখন ব্যবহার করা ভাল? প্রত্যেকের শক্তি এবং সীমাবদ্ধতাগুলি কী কী? আমি সাধারণ পরিস্থিতিতে প্রতিটি কোথায় ব্যবহার করতে পারি সে সম্পর্কে ব্যবহারিক জ্ঞান সংগ্রহ করার চেষ্টা করছি।

উত্তর:


1

এখানে যেমন ব্যাখ্যা করা হয়েছে , ওএলএস হ'ল এমএলইয়ের একটি নির্দিষ্ট উদাহরণ। এখানে এমএলই-এর ক্ষেত্রে ওএলএসের বিকাশের সাথে ঘনিষ্ঠভাবে সম্পর্কিত প্রশ্ন রয়েছে।

শর্তসাপেক্ষ বিতরণ আপনার শব্দের মডেলের সাথে মিলে যায় (ওএলএসের জন্য: গাউসিয়ান এবং সমস্ত ইনপুটগুলির জন্য একই বিতরণ)। অন্যান্য অপশন (T-শিক্ষার্থীর outliers সাথে মোকাবিলা, বা গোলমাল বন্টন উপর নির্ভর করে অনুমতি দিতে চলেছেন ইনপুট )


t

6
ওএলএস হ'ল দূরত্ব-হ্রাসকারী আনুমানিকতা / অনুমান পদ্ধতি, যখন এমএল একটি "সম্ভাবনা" সর্বাধিককরণ পদ্ধতি। ওএলএস-এর তার দূরত্ব-হ্রাস-সমাধান সমাধান সরবরাহের জন্য কোনও স্টোকাস্টিক অনুমানের প্রয়োজন নেই, যখন এমএল একটি যৌথ সম্ভাবনার ঘনত্ব / ভর ফাংশন ধরে ধরে শুরু করে। কিছু পরিস্থিতিতে দু'জন একই সমাধান সরবরাহ করে, এটি কোনওভাবেই একে একে অন্যের নির্দিষ্ট উদাহরণ তৈরি করে না।
অ্যালেকোস পাপাদোপল্লোস
আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.